package com.example.tree.heap;

import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Queue;

/**
 * 设计一个找到数据流中第 k 大元素的类（class）。注意是排序后的第 k 大元素，不是第 k 个不同的元素。
 *
 *  请实现 KthLargest 类：
 *  KthLargest(int k, int[] nums) 使用整数 k 和整数流 nums 初始化对象。
 *  int add(int val) 将 val 插入数据流 nums 后，返回当前数据流中第 k 大的元素。
 *
 *  示例：
 *
 * 输入：
 * ["KthLargest", "add", "add", "add", "add", "add"]
 * [[3, [4, 5, 8, 2]], [3], [5], [10], [9], [4]]
 * 输出：
 * [null, 4, 5, 5, 8, 8]
 *
 * 解释：
 * KthLargest kthLargest = new KthLargest(3, [4, 5, 8, 2]);
 * kthLargest.add(3);   // return 4
 * kthLargest.add(5);   // return 5
 * kthLargest.add(10);  // return 5
 * kthLargest.add(9);   // return 8
 * kthLargest.add(4);   // return 8
 */
public class Leetcode703_KthLargest {

    public static void main(String[] args) {

        int[] nums = {4, 5, 8, 2};
        KthLargest kthLargest = new KthLargest(3, nums);
        System.out.println(kthLargest.add(3));
        System.out.println(kthLargest.add(5));
        System.out.println(kthLargest.add(10));
        System.out.println(kthLargest.add(9));
        System.out.println(kthLargest.add(4));

    }

    /**
     * 使用最大堆
     *
     */
    static class KthLargest {
        private int k;
        private Queue<Integer> maxHeap;

        public KthLargest(int k, int[] nums) {
            this.k = k;
            this.maxHeap = new PriorityQueue<>(k, (i1, i2) -> (i1 - i2));

            // 用nums进行初始化
            for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
                add(nums[i]);
            }
        }

        public int add(int val) {
            if (maxHeap.size() != k) {
                maxHeap.offer(val);
            } else {
                if (val > maxHeap.peek()) {
                    maxHeap.poll();
                    maxHeap.offer(val);
                }
            }
            return maxHeap.peek();
        }
    }
}
